一个用于基于光电容积脉搏波描记图（PPG）的无创血糖水平估算的新评估流程，揭示了模型性能的显著高估。当使用更严格的、考虑参与者的协议进行测试时，五种代表性的基于PPG的方法显示出接近零或负的R²值，与简单的平均预测基线相当。尽管超过90%的预测在Clarke误差网格中处于临床可接受的区域内，但这一指标掩盖了模型泛化能力的不足，突显了标准的机器学习评估与实际临床效用之间存在严重脱节。 AI
影响 揭示了当前健康监测AI评估方法的关键缺陷，表明在临床部署前需要更严格的验证。
排序理由 该条目是一篇研究论文，详细介绍了一个新的评估流程以及关于基于PPG的血糖估算的研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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